🤖 Intelligence artificielle
Modèles IA qui apprennent vos données
Machine learning, NLP, LLM/RAG et vision par ordinateur — des modèles entraînés sur vos données métier pour prédire, classifier et automatiser vos décisions critiques.
data_ia_pipeline.py
$ python train_model.py --dataset sales_2024
Chargement des données…
Préprocessing & features…
[Training] XGBoost Classifier
Époque 1/50 │ Loss: 0.842 │ Acc: 73.2%
Époque 25/50 │ Loss: 0.198 │ Acc: 94.1%
Époque 50/50 │ Loss: 0.087 │ Acc: 97.3%
97.3%
Précision
0.984
AUC
0.962
Score F1
0.951
Précis.
Modèle sauvegardé → models/sales_churn_v2.pkl
Expertise
Nos capacités en IA & ML
Des modèles supervisés aux agents LLM autonomes — chaque solution est adaptée à vos données et à votre secteur.
Classification & Prédiction
Churn, scoring de leads, détection de fraude, prédiction de demande — modèles XGBoost, Random Forest, réseaux de neurones.
NLP & Analyse de texte
Sentiment, extraction d'entités, classification de tickets, résumé automatique — avec transformers et modèles BERT.
Vision par ordinateur
Détection d'objets, classification d'images, contrôle qualité visuel — avec YOLO, ResNet et architectures CNN.
Séries temporelles
Prévision de ventes, anomalies, maintenance prédictive — Prophet, LSTM, modèles ARIMA.
LLM & RAG
Agents conversationnels sur vos données internes, recherche augmentée (RAG), pipelines LangChain et OpenAI.
Détection d'anomalies
Surveillance en temps réel, alertes proactives, isolation forest et autoencoders pour détecter l'inattendu.
Méthode
Notre approche MLOps
1
Découverte
Analyse de vos données disponibles, définition des objectifs et des métriques de succès pour votre cas d'usage IA
2
Préparation
Nettoyage, feature engineering, pipeline de données reproductible et versioning du dataset
3
Entraînement
Sélection des algorithmes, hyperparameter tuning, validation croisée — toujours avec votre domaine métier
4
Évaluation
Tests de robustesse, métriques détaillées, comparaison de modèles et validation avec vos équipes terrain
5
Déploiement
API REST, intégration à vos outils existants, monitoring de drift et réentraînement automatique
Métriques
Des modèles mesurables
Chaque modèle livré avec un rapport de performance complet : courbes ROC, matrices de confusion, SHAP values pour l'explicabilité.
Précision moyenne97%
Rappel moyen96%
Score AUC moyen98%
Temps d'inférence < 50ms100%
Comparaison de modèles
LR
DT
KNN
SVM
RF
XGB
NN
97%
Meilleure acc.
0.98
AUC
< 50ms
Inférence
✓
Explicable
Stack
Nos technologies IA
Python
TensorFlow
PyTorch
Scikit-learn
LangChain
OpenAI API
Hugging Face
MLflow
Pandas
Spark ML
FastAPI
SHAP
dbt
Airflow
Docker
Résultats
Cas d'usage réels
E-commerce / SaaS
Prédiction du churn client
Modèle XGBoost entraîné sur 3 ans de données comportementales — 94% de précision, interventions proactives qui ont réduit le churn de 31%.
Juridique / RH
Traitement NLP de documents RH
Pipeline NLP pour classifier et extraire les clauses clés de 50 000 contrats — traitement 40× plus rapide qu'une revue manuelle.
Finance / Assurance
Détection de fraude temps réel
Modèle d'anomalie détectant 97% des fraudes avec moins de 0.1% de faux positifs — intégré à l'API transactionnelle en < 30ms.